基于多维强化学习与马尔科夫概率优化的大模型问诊系统

本发明提出了一种基于多维强化学习(MDRL)与马尔科夫决策过程(MDP)优化的大规模医疗问诊系统，旨在解决医疗问诊中的不确定性问题，实现个性化诊疗。系统由特征信息分布模块和动态优化模块构成。特征信息分布模块利用自然语言处理(NLP)和机器学习，从问诊文本中提取患者特征并构建信息分布图，提升不确定情况下的状态判断准确性。动态优化模块通过医疗知识图谱和MDP模型动态评估病情，生成症状查询和优化问诊提示，帮助医生进行精准决策。该系统结合强化学习机制，不断优化决策过程，具备模块化特性，支持灵活升级，适应复杂医疗环境，提供高效健康解决方案。